GoonEl año de los avances más importantes en Ciencia Computacional
El año 2024 ha visto avances significativos en el campo de la ciencia computacional, con avances en modelos de lenguaje grande y computación de hamiltonianos. En este artículo, profundizaremos en los detalles de estos avances y exploraremos sus implicaciones.
¿Pueden los modelos de lenguaje grande entender?
Desde el lanzamiento de Chat GPT en 2022, los modelos de lenguaje grande han progresado a un ritmo rápido, desarrollando habilidades impredecibles. La pregunta que todos se hacen es, ¿estas habilidades reflejan una comprensión real o los modelos simplemente repiten sus datos de entrenamiento como "pájaros estocásticos" denominados? Los investigadores de Princeton y Google DeepMind han creado un argumento matemáticamente demostrable sobre cómo los modelos de lenguaje desarrollan muchas habilidades y diseñaron un método para probarlos.
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Los investigadores encontraron que los modelos más grandes desarrollan nuevas habilidades de una manera que sugiere comprensión. Los modelos de lenguaje se entrenan para resolver tareas de predicción de palabra siguiente y aprenden a combinar más habilidades subyacentes mientras mejoran. Los investigadores desarrollaron una prueba llamada Skill Mix para evaluar si los modelos de lenguaje grande pueden generalizar a combinaciones de habilidades que probablemente no habían visto antes. Los resultados sugieren que los modelos más grandes, como GPT-4, pueden combinar cinco o seis habilidades porque deben haber desarrollado generalización composicional a través de la emergencia.
Algoritmo de aprendizaje de Hamiltoniano
Otro avance significativo en la ciencia computacional es el desarrollo de un algoritmo que puede deducir eficientemente el hamiltoniano de un sistema cuántico a cualquier temperatura constante. Los sistemas cuánticos son algunas de las estructuras más complejas en la naturaleza, y modelarlos requiere computar un hamiltoniano, una ecuación super que describe cómo las partículas interactúan localmente para producir las propiedades físicas posibles del sistema.
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Un equipo de científicos informáticos del MIT y la UC Berkeley resolvieron el problema creando un algoritmo que puede producir el hamiltoniano de un sistema cuántico a cualquier temperatura constante. Los resultados podrían tener grandes implicaciones para el futuro de la computación cuántica y la comprensión de comportamientos cuánticos exóticos. El equipo utilizó una herramienta del aprendizaje automático clásico llamada optimización de polinomios para aproximar las mediciones de su sistema como una familia de ecuaciones polinómicas.
Comprender las habilidades de los modelos de lenguaje grande
Los investigadores ya están trabajando para extender la evaluación de Skill Mix a otros dominios como parte de un esfuerzo más amplio para comprender las habilidades de los modelos de lenguaje grande. Quieren crear un ecosistema de Skill Mix que no solo sea válido para habilidades lingüísticas, sino también para habilidades matemáticas y habilidades de codificación.
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Los investigadores intentan aprender los parámetros del hamiltoniano, que se define por un pequeño conjunto de parámetros. Utilizan medidas experimentales del sistema cuántico para configurar un sistema de ecuaciones polinómicas y luego resuelven el sistema de ecuaciones polinómicas. La salida es una descripción de las interacciones locales del sistema.
La conexión entre la ciencia computacional teórica y la mecánica cuántica
El avance en aprendizaje de Hamiltoniano ha creado un nuevo puente entre la ciencia computacional teórica y la mecánica cuántica. La combinación de herramientas utilizadas para resolver el problema es realmente interesante, y es algo que no se ha visto antes.
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Los investigadores esperan que esta nueva perspectiva sea útil para abordar otras preguntas también. Se encuentran al comienzo de este nuevo puente entre la ciencia computacional teórica y la mecánica cuántica.
Conclusión
En conclusión, el año 2024 ha visto avances significativos en la ciencia computacional, con avances en modelos de lenguaje grande y computación de hamiltonianos. Los investigadores han hecho progresos significativos en la comprensión de las habilidades de los modelos de lenguaje grande y han desarrollado un nuevo algoritmo para el aprendizaje de Hamiltoniano.
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Estos avances tienen el potencial de revolucionar el campo de la ciencia computacional y tienen implicaciones significativas para el futuro de la computación cuántica y la inteligencia artificial. A medida que los investigadores continúan explorando y desarrollando estas nuevas tecnologías, podemos esperar ver avances aún más emocionantes en los años venideros.
